自动化测试验证码识别，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

UI自动化测试时，需要对验证码进行识别处理，有很多方式，每种方式都有自己的特点，以下是一些常用处理方法，仅供参考。

01 去掉验证码

• 从自动化的本质上来讲，主要是提升测试效率等，但是为了去研究验证码以及提升验证码的识别效率，是需要投入比较大的时间的；

• 去掉验证码无疑是最简单的方式，而且对于开发而言这样做，工作量也不是很大；

• 但是建议在测试环境使用，生产环境禁用，因为存在安全问题。

0****2 设置万能码

• 这个是笔者刚开始做自动化时首选的一个处理方法；

• 因为既测试到了验证码的功能，而且也不用投入太大的精力去研究如何进行验证码识别；

• 另外对于开发来说，内置一个万能验证码也是非常简单的事情；

• 对于写自动化脚本的人来说也是非常的方便，效率也高；

• 但这个万能验证码仅限相关人员知道，避免存在安全隐患。

0****3 保留一个资源

• 有点验证码实则就是图片资源；

• 其实就是在制定的文件夹资源库中随机抽取一张，那么只需要将服务器上的所有图片删除，仅保留一张即可；

• 说白了就相当于固定验证码。

0****4 光学字符识别

• 其实就是通过Python-tesseract模块来只能识别图片中的验证码；

• Python-tesseract是光学字符识别Tesseract OCR的python封装类；

• 其能够读取大部分常规图片文件，比如JPG、GIF、PNG、TIFF等；

• 这个笔者也尝试过，因为现在的图片验证码越来越复杂，其实有时候识别率并不高；

• 下边我们尝试着使用一下。

4.1 识别对象

我们收集了几个图片验证码（来源于网络，仅供参考）：从左到右依次是image01.jpg-image04.jpg:

4.2 pytesseract安装

• 直接使用命令安装即可：

pip install pytesseract

4.3 Pillow安装

• 直接使用命令：

pip install Pillow

4.4 OCR安装

• 直接在官网下载即可：

OCR官网

https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

• 选择对应的版本下载即可：

• 按照提示安装完成：

• 配置环境变量，将其根目录添加到path环境变量中：

4.5 识别原理

• 基本思路是通过图片降噪、图片切割等，输出图像文本；

• 图片降噪就是将图片中一些不需要的信息去除，比如背景、干扰像素、干扰线等。

• 如果验证码是彩色的背景，其实就是把每个像素放在五维空间，即X、Y、R、G、B；

• X、Y是像素的二维平面坐标，RGB代表像素所对应的颜色。

4.6 处理过程

4.6.1 转灰度处理

• 导入需要的包：

from PIL import Image

• 打开需要分析的图像：

image = Image.open("./image01.jpg")

• 将彩色图像转化为灰度图像（RGB转为HSI色彩空间），采用L分量：

# 彩色转灰度
img_01 = image.convert("L")
img_01.show()

以上完整代码为（使用image01.jpg）：

# -*- coding:utf-8 -*-
# 作者：虫无涯
# 日期：2023/11/14
# 文件名称：test_tesseract.py
# 作用：OCR验证码识别
# 联系：VX

# 博客：https://blog.youkuaiyun.com/NoamaNelson

# 导入Image包
from PIL import Image

# 打开图像
image = Image.open("./image01.jpg")
# 彩色转灰度
img_01 = image.convert("L")
img_01.show()

• 转灰度后图像如下：

4.6.2 二值化处理

• 图像分割常用的方法就是二值化处理；

• 二值化处理就是二值化图像时，将大于某个临界灰度值的像素灰度设置为灰度的极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度的极小值，取值范围一般为0-1；

• 二值化算法不同，可分固定阈值和自适应阈值，比如这个固定阈值如下（使用image02.jpg）：

# -*- coding:utf-8 -*-
# 作者：虫无涯
# 日期：2023/11/14
# 文件名称：test_tesseract.py
# 作用：OCR验证码识别
# 联系：VX
# 博客：https://blog.youkuaiyun.com/NoamaNelson

# 导入Image包
from PIL import Image

# 打开图像
image = Image.open("./image02.jpg")
# 二值化处理
img_02 = image.point(lambda x:0 if x<143 else 255)
img_02.show()

• 二值化后的效果：

• 我们结合前两种方法，把image03.jpg先灰度再二值化处理后输出对应的文字：

# -*- coding:utf-8 -*-
# 作者：虫无涯
# 日期：2023/11/14
# 文件名称：test_tesseract.py
# 作用：OCR验证码识别
# 联系：VX
# 博客：https://blog.youkuaiyun.com/NoamaNelson

# 导入Image包
from PIL import Image
from pytesseract import pytesseract

# 打开图像
image = Image.open("./image03.jpg")

# 灰度处理
img_new = image.convert("L")
# 二值化处理
img_03 = img_new.point(lambda x:0 if x<143 else 255)
img_03.show()
out_img = pytesseract.image_to_string(img_03)
print(out_img)

• image03.jpg原图和处理后效果：

• 结果输出：

4.6.3 图像增强

• 为了排除更多的干扰，我们可以使用将图片增强显示，或者将图片转成黑白；

• 我们在以上代码继续添加：

from PIL import ImageEnhance

img_enh = ImageEnhance.Contrast(img_03)
img_enh01 = img_enh.enhance(4)
img_enh01 .show()

out_img = pytesseract.image_to_string(img_enh01)

4.6.4 完整代码

• 我们使用image04.jpg输出完整代码：

# 导入Image包
from PIL import Image
from pytesseract import pytesseract
from PIL import ImageEnhance

# 打开图像
image = Image.open("./image04.jpg")

# 灰度处理
img_new = image.convert("L")

# 二值化处理
img_04 = img_new.point(lambda x:0 if x<143 else 255)

# 图像增强
img_enh = ImageEnhance.Contrast(img_04)
img_enh01 = img_enh.enhance(4)

# 处理后图片
img_enh01.show()

# 提取图片文字
out_img = pytesseract.image_to_string(img_enh01)
print(out_img)

• 处理前后的效果：

0****5 打码平台

• 另外我们可以通过打码平台来实现图片文字提取，比如超人、图鉴、斐斐等等；

• 比如图鉴平台，可以参考它的 开发文档

  （http://www.ttshitu.com/docs/index.html?spm=null）；

06 记录cookie

• 通过添加登录成功时所携带的cookie来跳过登录；

• 在selenium中使用add_cookie()方法将用户名和密码等登录信息写入浏览器的cookie中，再次登录时直接读取浏览器cookie即可。

这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。

很多人都在提运维网工失业后就只能去跑滴滴送外卖了，但我想分享的是，对于运维人员来说，即便失业以后仍然有很多副业可以尝试。

运维网工测试副业方向

运维，千万不要再错过这些副业机会！

第一个是知识付费类副业：输出经验打造个人IP

在线教育平台讲师

操作路径：在慕课网、极客时间等平台开设《CCNA实战》《Linux运维从入门到精通》等课程，或与培训机构合作录制专题课。
收益模式：课程销售分成、企业内训。

技术博客与公众号运营

操作路径：撰写网络协议解析、故障排查案例、设备评测等深度文章，通过公众号广告、付费专栏及企业合作变现。
收益关键：每周更新2-3篇原创，结合SEO优化与社群运营。

第二个是技术类副业：深耕专业领域变现

企业网络设备配置与优化服务

操作路径：为中小型企业提供路由器、交换机、防火墙等设备的配置调试、性能优化及故障排查服务。可通过本地IT服务公司合作或自建线上接单平台获客。
收益模式：按项目收费或签订年度维护合同。

远程IT基础设施代维

操作路径：通过承接服务器监控、日志分析、备份恢复等远程代维任务。适合熟悉Zabbix、ELK等技术栈的工程师。
收益模式：按工时计费或包月服务。

网络安全顾问与渗透测试

操作路径：利用OWASP Top 10漏洞分析、Nmap/BurpSuite等工具，为企业提供漏洞扫描、渗透测试及安全加固方案。需考取CISP等认证提升资质。
收益模式：单次渗透测试报告收费；长期安全顾问年费。

比如不久前跟我一起聊天的一个粉丝，他自己之前是大四实习的时候做的运维，发现运维7*24小时待命受不了，就准备转网安，学了差不多2个月，然后开始挖漏洞，光是补天的漏洞奖励也有个四五千，他说自己每个月的房租和饭钱就够了。

为什么我会推荐你网安是运维人员的绝佳副业&转型方向?

1.你的经验是巨大优势: 你比任何人都懂系统、网络和架构。漏洞挖掘、内网渗透、应急响应，这些核心安全能力本质上是“攻击视角下的运维”。你的运维背景不是从零开始，而是降维打击。

2.越老越吃香，规避年龄危机: 安全行业极度依赖经验。你的排查思路、风险意识和对复杂系统的理解能力，会随着项目积累而愈发珍贵，真正做到“姜还是老的辣”。

3.职业选择极其灵活: 你可以加入企业成为安全专家，可以兼职“挖洞“获取丰厚奖金，甚至可以成为自由顾问。这种多样性为你提供了前所未有的抗风险能力。

4.市场需求爆发，前景广阔: 在国家级政策的推动下，从一线城市到二三线地区，安全人才缺口正在急剧扩大。现在布局，正是抢占未来先机的黄金时刻。

运维网工测试转行学习路线

（一）第一阶段：网络安全筑基

1. 阶段目标

你已经有运维经验了，所以操作系统、网络协议这些你不是零基础。但要学安全，得重新过一遍——只不过这次我们是带着“安全视角”去学。

2. 学习内容

**操作系统强化：**你需要重点学习 Windows、Linux 操作系统安全配置，对比运维工作中常规配置与安全配置的差异，深化系统安全认知（比如说日志审计配置，为应急响应日志分析打基础）。

**网络协议深化：**结合过往网络协议应用经验，聚焦 TCP/IP 协议簇中的安全漏洞及防护机制，如 ARP 欺骗、TCP 三次握手漏洞等（为 SRC 漏扫中协议层漏洞识别铺垫）。

**Web 与数据库基础：**补充 Web 架构、HTTP 协议及 MySQL、SQL Server 等数据库安全相关知识，了解 Web 应用与数据库在网安中的作用。

**编程语言入门：**学习 Python 基础语法，掌握简单脚本编写，为后续 SRC 漏扫自动化脚本开发及应急响应工具使用打基础。

**工具实战：**集中训练抓包工具（Wireshark）、渗透测试工具（Nmap）、漏洞扫描工具（Nessus 基础版）的使用，结合模拟场景练习工具应用（掌握基础扫描逻辑，为 SRC 漏扫工具进阶做准备）。

（二）第二阶段：漏洞挖掘与 SRC 漏扫实战

1. 阶段目标

这阶段是真正开始“动手”了。信息收集、漏洞分析、工具联动，一样不能少。

熟练运用漏洞挖掘及 SRC 漏扫工具，具备独立挖掘常见漏洞及 SRC 平台漏扫实战能力，尝试通过 SRC 挖洞搞钱，不管是低危漏洞还是高危漏洞，先挖到一个。

2. 学习内容

信息收集实战：结合运维中对网络拓扑、设备信息的了解，强化基本信息收集、网络空间搜索引擎（Shodan、ZoomEye）、域名及端口信息收集技巧，针对企业级网络场景开展信息收集练习（为 SRC 漏扫目标筛选提供支撑）。

漏洞原理与分析：深入学习 SQL 注入、CSRF、文件上传等常见漏洞的原理、危害及利用方法，结合运维工作中遇到的类似问题进行关联分析（明确 SRC 漏扫重点漏洞类型）。

工具进阶与 SRC 漏扫应用：

• 系统学习 SQLMap、BurpSuite、AWVS 等工具的高级功能，开展工具联用实战训练；

• 专项学习 SRC 漏扫流程：包括 SRC 平台规则解读（如漏洞提交规范、奖励机制）、漏扫目标范围界定、漏扫策略制定（全量扫描 vs 定向扫描）、漏扫结果验证与复现；

• 实战训练：使用 AWVS+BurpSuite 组合开展 SRC 平台目标漏扫，练习 “扫描 - 验证 - 漏洞报告撰写 - 平台提交” 全流程。
  SRC 实战演练：选择合适的 SRC 平台（如补天、CNVD）进行漏洞挖掘与漏扫实战，积累实战经验，尝试获取挖洞收益。

恭喜你，如果学到这里，你基本可以下班搞搞副业创收了，并且具备渗透测试工程师必备的「渗透技巧」、「溯源能力」，让你在黑客盛行的年代别背锅，工作实现升职加薪的同时也能开创副业创收！

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（三）第三阶段：渗透测试技能学习

1. 阶段目标

全面掌握渗透测试理论与实战技能，能够独立完成渗透测试项目，编写规范的渗透测试报告，具备渗透测试工程师岗位能力，为护网红蓝对抗及应急响应提供技术支撑。

2. 学习内容

渗透测试核心理论：系统学习渗透测试流程、方法论及法律法规知识，明确渗透测试边界与规范（与红蓝对抗攻击边界要求一致）。

实战技能训练：开展漏洞扫描、漏洞利用、电商系统渗透测试、内网渗透、权限提升（Windows、Linux）、代码审计等实战训练，结合运维中熟悉的系统环境设计测试场景（强化红蓝对抗攻击端技术能力）。

工具开发实践：基于 Python 编程基础，学习渗透测试工具开发技巧，开发简单的自动化测试脚本（可拓展用于 SRC 漏扫自动化及应急响应辅助工具）。

报告编写指导：学习渗透测试报告的结构与编写规范，完成多个不同场景的渗透测试报告撰写练习（与 SRC 漏洞报告、应急响应报告撰写逻辑互通）。

（四）第四阶段：企业级安全攻防（含红蓝对抗）、应急响应

1. 阶段目标

掌握企业级安全攻防、护网红蓝对抗及应急响应核心技能，考取网安行业相关证书。

2. 学习内容

护网红蓝对抗专项：

• 红蓝对抗基础：学习护网行动背景、红蓝对抗规则（攻击范围、禁止行为）、红蓝双方角色职责（红队：模拟攻击；蓝队：防御检测与应急处置）；

• 红队实战技能：强化内网渗透、横向移动、权限维持、免杀攻击等高级技巧，模拟护网中常见攻击场景；

• 蓝队实战技能：学习安全设备（防火墙、IDS/IPS、WAF）联动防御配置、安全监控平台（SOC）使用、攻击行为研判与溯源方法；

• 模拟护网演练：参与团队式红蓝对抗演练，完整体验 “攻击 - 检测 - 防御 - 处置” 全流程。
  应急响应专项：

• 应急响应流程：学习应急响应 6 步流程（准备 - 检测 - 遏制 - 根除 - 恢复 - 总结），掌握各环节核心任务；

• 实战技能：开展操作系统入侵响应（如病毒木马清除、异常进程终止）、数据泄露应急处置、漏洞应急修补等实战训练；

• 工具应用：学习应急响应工具（如 Autoruns、Process Monitor、病毒分析工具）的使用，提升处置效率；

• 案例复盘：分析真实网络安全事件应急响应案例（如勒索病毒事件），总结处置经验。
  其他企业级攻防技能：学习社工与钓鱼、CTF 夺旗赛解析等内容，结合运维中企业安全防护需求深化理解。

证书备考：针对网安行业相关证书考试内容（含红蓝对抗、应急响应考点）进行专项复习，参加模拟考试，查漏补缺。

运维网工测试转行网络攻防知识库分享

网络安全这行，不是会几个工具就能搞定的。你得有体系，懂原理，能实战。尤其是从运维转过来的，别浪费你原来的经验——你比纯新人强多了。

但也要沉得住气，别学了两天Web安全就觉得自己是黑客了。内网、域渗透、代码审计、应急响应，要学的还多着呢。

如果你真的想转，按这个路子一步步走，没问题。如果你只是好奇，我劝你再想想——这行要持续学习，挺累的，但也是真有意思。

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1、网络安全意识

2、Linux操作系统

3、WEB架构基础与HTTP协议

4、Web渗透测试

5、渗透测试案例分享

6、渗透测试实战技巧

7、攻防对战实战

8、CTF之MISC实战讲解

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